Choix des essences de reboisement pour la forêt de la Maâmora (Maroc) sur la base de la tolérance des plants juvéniles à la sécheresse
Bibliographic record
Abstract
Les plans d'aménagement de la forêt de la Maâmora au Maroc ont favorisé l'extension des plantations d'espèces exotiques aux dépens du Chêne-liège (Quercus suber), espèce climacique. Les sécheresses récurrentes et la perspective des changements climatiques imposent de revoir le choix des essences pour les reboisements dans cette forêt. L'objectif de ce travail consiste à évaluer les relations hydriques et la croissance des plants du Gommier rouge (Eucalyptus camaldulensis), du Thuya de Berbérie (Tetraclinis articulata), du Chêne-liège (Quercus suber) et du Pin maritime des Landes (Pinus pinaster ssp. atlantica), soumis à un déficit hydrique édaphique continu. Celui-ci a négativement et significativement affecté le statut hydrique des plants et leur croissance, mais l'effet a varié significativement selon les espèces et la durée d'assèchement. Le statut hydrique et la croissance des plants du Gommier rouge ont été plus affectés négativement par l'assèchement que ceux des autres espèces. La perte de croissance des plants du Gommier rouge a été de 22 à 65 % selon les paramètres d'évaluation. Le reboisement dans la forêt de la Maâmora devra favoriser le Chêne-liège, le Pin maritime des Landes et éviter le Gommier rouge. Par ailleurs, le Thuya de Berbérie mériterait d'être introduit dans les biotopes les moins favorables au Chêne-liège.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".